高效物流成本预测方法

（一）定性预测分析法

定性方法——由熟悉情况和业务的专家根据过去的经验进行分析、判断提出预测意见，或是通过实际调查的形式来了解成本耗用的实际情况，然后通过一定的形式（如座谈会、信件调查征集意见等）进行综合，作为预测未来的主要依据。

其优点是注重于事物发展在性质方面的预测，具有较大的灵活性，易于充分发挥人的主观能动作用，且简单，迅速，省时省费用；缺点是易受主观因素的影响，比较注重于人的经验和主观判断能力，从而易受人的知识、经验和能力的多少大小的束缚和限制，尤其是缺乏对事物发展作数量上的精确描述。适用于没历史资料，或可观条件有很大变化，不能根据历史资料来推断未来的情况。典型的定性预测方法是德尔菲法。

德尔菲法，又名专家意见法，是依据系统的程序，采用匿名发表意见的方式，即团队成员之间不得互相讨论，不发生横向联系，只能与调查人员发生关系，以反复的填写问卷，以集结问卷填写人的共识及搜集各方意见，可用来构造团队沟通流程，应对复杂任务难题的管理技术。

德尔菲法依据系统的程序，采用匿名发表意见的方式，即专家之间不得互相讨论，不发生横向联系，只能与调查人员发生关系，通过多轮次调查专家对问卷所提问题的看法，经过反复征询、归纳、修改，最后汇总成专家基本一致的看法，作为预测的结果。

这种方法具有广泛的代表性，较为可靠，具有以下典型特征：

（1）吸收专家参与预测，充分利用专家的经验和学识；

（2）采用匿名或背靠背的方式，能使每一位专家独立自由地做出自己的判断；

（3）预测过程几轮反馈，使专家的意见逐渐趋同。

德尔菲法的这些特点使它成为一种最为有效的判断预测法。其优点在于能充分发挥各位专家的作用，集思广益，准确性高；能把各位专家意见的分歧点表达出来，取各家之长，避各家之短。缺点在于权威人士的意见影响他人的意见；有些专家碍于情面，不愿意发表与其他人不同的意见；出于自尊心而不愿意修改自己原来不全面的意见；过程比较复杂，花费时间较长（主要缺点）。

（二）定量预测分析法

1．算术平均法

算术平均法是最基本的预测方法，主要通过计算过去若干期实际值的平均值来预测未来的变化趋势。适用于成本变化比较稳定的企业。

计划期物流成本预测数=各期物流成本总和÷期数

Y=∑Xi/n

2．移动加权平均法

移动加权平均法是移动平均法和加权平均法的综合。移动平均法是用一组最近的实际数值来预测未来一期或几期内公司产品的需求量、公司产能等的一种常用方法，它主要用于即期预测。当产品需求既不快速增长，也不快速下降，且不存在季节性因素时，移动平均法能有效消除预测中的随机波动，是非常有用的。

某期预测值=最后一期移动平均数+推后期数×最后一期趋势移动平均数(www.xing528.com)

3．指数平滑法

指数平滑法是在移动平均法基础上发展起来的一种时间序列分析预测法，是通过计算指数平滑值，配合一定的时间序列预测模型对未来进行预测的方法。其原理是任一期的指数平滑值都是本期实际观察值与前一期指数平滑值的加权平均，是加权平均法的延伸。

指数平滑法的基本公式是：

式中：St——时间t的平滑预测值；

Yt－1——时间t-1的实际值；

St－1——时间t-1的平滑预测值；

α——平滑常数，其取值范围为0＜α＜1。

其中，指数平滑常数a决定了平滑水平以及对预测值与实际结果之间差异的响应速度，其取值至关重要。a越接近于1，远期实际值对本期平滑值的影响越大；a越接近于0，远期实际值对本期平滑值影响越小。

由此，当时间数列相对平稳时，可取较大的a；当时间数列波动较大时，应取较小的a，以不忽略远期实际值对预测值的影响。在实际应用中，a的取值通常为0.3≤a≤0.7。

指数平滑法的优点：对数据的要求少，在时间序列不存在明显趋势、周期、季节性因素时，预测效果好；其缺点：在明显趋势、周期性、季节性因素存在时，预测效果不好。

4．高低点法

高低点法其基本做法是以某一期间内最高业务量（即高点）的成本与最低业务量（即低点）的成本的差数，除以最高与最低业务量的差数，以确定业务量的成本变量（即单位业务量的变动成本额），进而确定成本中的变动成本部分和固定成本部分。高低点法的特点：计算简单；代表性差。高低点法的适用于成本变化趋势比较稳定的企业。

5．直线回归分析法

回归直线法是指运用最小平方法的原理，对所观测到的全部数据加以计算，从而勾画出最能代表平均成本水平的直线，这条通过回归分析而得到的直线就称为回归直线，它的截距就是固定成本a，斜率就是单位变动成本b。

回归直线法利用了微分极值原理，在理论上比较健全，计算结果精确。但计算过程比较烦琐，计算的工作量较大。如果使用计算机的回归分析程序来计算回归系数， 这个缺点则可以较好地克服。

回归直线法适用于成本增减变动趋势较大的企业。